人工智能在健康医疗系统中的应用

      很多病往往一发现就是中晚期，如果在早期就有医疗介入，对于患者的治疗和康复都是大有裨益的。但是且不说患者很难对疾病早期的端倪有所察觉，即便到了医院，在有限的医疗资源下也不会让每个患者都接受专家团队的会诊，往往是医生凭个人经验给予患者诊断、确定治疗方式和开取自己熟悉的药物，有时未必是最佳治疗。

      想要改善这一局面，就要对每位患者进行精准医疗，需要收集、处理并详细分析他们的病历和数据，而这正是人工智能（AI）技术最擅长的。那么，目前，人工智能已经被应用在医疗系统的哪些方面呢？

      基于图像的诊断

      许多医学专业如放射科、眼科、皮肤科和病理研究，都依赖于图像分析。2018年，FDA批准了首个利用心脏MRI（核磁共振成像）图像诊断心血管疾病的深度学习系统，可以帮助医生诊断心脏问题，它使用了一个自教的人工神经网络，迄今为止已经学习了1000个案例，并将继续提高其数据量。这个系统平均只需15秒就能得到分析结果，而一个专业医生通常要花30分钟到一个小时。

      预测临床结果和患者监测

      EHRs（电子病历）系统的日益普及，不仅加快了大规模临床数据的收集，而且使人工智能系统更顺畅地集成到临床工作流程中。Bayesian网络可以通过急诊科的EHRs预测死亡率、再入院率和住院时间。医疗保险理赔数据可以用来预测老年患者的死亡率，EHRs中的患者属性可以用来对化疗反应不同的癌症患者进行分类，可以识别接受胸部器官移植患者预后的临床预测因子等。这些研究为患者预后提供了大量可靠的临床预测指标，可用于指导患者及其医生选择个性化治疗策略。

      利用可穿戴设备做健康监测

      现代可穿戴设备记录了大量的生物医学信号，包括心率、声音和运动等。这些记录可用于检测疾病和推断健康状况。例如，通过可穿戴设备记录的心率和皮肤温度数据，可以及早发现传染病和炎症反应的迹象。在可穿戴设备中加入光体积描记传感器，可以监测心血管疾病、肺部疾病、贫血和睡眠呼吸暂停。另外，由于医疗资源有限，医生不可能与所有需要治疗的病人单独互动，如果让患者佩戴传感器或活动跟踪设备，然后通过发送他们在智能手机上拍摄的照片或传输数据来获得诊断，可以避免很多不必要的紧急护理。 

      基于大数据的AI未来将从根本上改变医疗健康的性质，在现有基础上丰富医生和患者之间的关系。让我们共同期待更加完善的医疗服务。（文：佟年）